AQUAVIEW MCP

Accede a datos oceánicos y atmosféricos mediante Agentes de IA

Documentación

AQUAVIEW MCP

Consulta más de 700 000 conjuntos de datos oceánicos y atmosféricos desde Claude, ChatGPT, Gemini, Cursor y cualquier cliente MCP: sin claves de API, sin esquemas, sin código de conexión.

Inicio · Descripción general de MCP · Instalación · Prompts · Ejemplos · Notebooks · Documentación

¿Qué es AQUAVIEW MCP?

AQUAVIEW MCP es un servidor alojado de Model Context Protocol que brinda a cualquier agente LLM acceso directo y estructurado a un catálogo unificado de más de 700 000 conjuntos de datos oceanográficos, atmosféricos y marinos procedentes de 68 fuentes autorizadas: NOAA, las 11 Asociaciones Regionales de IOOS, el World Ocean Database, la red global Argo, los satélites GOES-R, el radar meteorológico NEXRAD, ESA Sentinel, IFREMER, EMODnet, Ocean Networks Canada y más.

Pregunta en lenguaje natural. AQUAVIEW encuentra, filtra, agrega y devuelve los datos, incluidos enlaces de descarga directa a archivos NetCDF, GRIB2, GeoTIFF y CSV cuando existen.

"Encuéntrame todas las boyas NDBC en el Golfo de México que registraron alturas de ola superiores a 6 metros durante el huracán Ian en septiembre de 2022, y dame sus archivos de datos."

El modelo utiliza las herramientas de AQUAVIEW para acotar por colección, cuadro delimitador y tiempo, aplicar filtros CQL2 sobre estadísticas por variable y transmitir de vuelta elementos STAC con sus activos.

Instala en 30 segundos

El servidor AQUAVIEW MCP está alojado en https://mcp.aquaview.org/mcp (transporte HTTP). Sin instalación. Sin claves.

Claude Code

claude mcp add --transport http aquaview https://mcp.aquaview.org/mcp

Claude Desktop

Settings → Developer → Edit Config y combina:

{
  "mcpServers": {
    "aquaview": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.aquaview.org/mcp"
    }
  }
}

Cursor

Settings → MCP → Add new MCP Server, pega la URL anterior, escribe http.

ChatGPT, Gemini, OpenAI Agents SDK, API de Anthropic directa y más

Consulta INSTALL.md para todos los clientes compatibles.

Prueba estos prompts

Pega estos prompts en cualquier chat compatible con MCP para ver AQUAVIEW en acción:

#	Prompt	Fuentes utilizadas
1	Muéstrame la temperatura superficial del mar cerca de los Cayos de Florida de los últimos 7 días.	`COASTWATCH`, `NDBC`, `COOPS`
2	Traza la trayectoria e intensidad del huracán Ian usando datos de boyas y satélites.	`NDBC`, `GOES_R`, `NOAA_AOML_HDB`
3	Encuentra perfiles de flotadores Argo a menos de 200 km de Hawái en marzo de 2026 con presión mínima inferior a 10 dbar.	`GADR`
4	¿Cuál es el pronóstico actual de marea y marejada ciclónica para Charleston, SC?	`COOPS`, `NOS_COOPS`
5	Mapea las corrientes superficiales de radar HF frente a la costa de California ahora mismo.	`IOOS_HFRADAR`, `CENCOOS`, `CALOOS`
6	Dame todas las misiones activas de planeadores en la Ensenada del Atlántico Medio.	`IOOS`, `MARACOOS`
7	¿Cómo ha cambiado la extensión del hielo marino del Ártico en los últimos 5 años?	`POLARWATCH`
8	Enumera las inmersiones de ROV del NOAA Okeanos Explorer con video de aguas profundas.	`HYPERION`, `SEATUBE`
9	Muéstrame todos los informes de incidentes de derrames de petróleo a lo largo de la Costa del Golfo desde 2020.	`INCIDENT_NEWS`, `NOAA_ORR`
10	Densidad de tráfico de embarcaciones en los accesos al Puerto de Long Beach.	`MARINECADASTRE_AIS`

Los tutoriales de cada uno están en examples/.

Fuentes de un vistazo

68 colecciones, agrupadas. Tabla completa con cobertura bbox/temporal y listas de variables en docs/collections.md.

Grupo	Colecciones
Núcleo NOAA	`NOAA`, `NDBC`, `COOPS`, `NOS_COOPS`, `COOP`, `BATHYMETRY`, `DIGITALCOAST`, `MARINECADASTRE_AIS`, `INCIDENT_NEWS`, `NOAA_ORR`, `HYPERION`
Satélite y meteorología NOAA	`GOES_R`, `HRRR`, `NEXRAD`, `NEXRAD_L2`, `COASTWATCH`, `COASTWATCH_CWCGOM`, `COASTWATCH_WC`, `POLARWATCH`
Laboratorios y programas NOAA	`PMEL`, `PMEL_GENERIC`, `GLERL`, `NOAA_GLERL`, `NOAA_AOML_HDB`, `NOAA_GDP`, `GADR`, `UAF`, `GOOS`
Pesquerías NOAA NMFS	`AFSC`, `NEFSC`, `NWFSC`, `PIFSC`, `SEFSC`
Asociaciones Regionales IOOS	`AOOS`, `CALOOS`, `CARICOOS`, `CDIP`, `CENCOOS`, `GLOS`, `IOOS`, `IOOS_HFRADAR`, `IOOS_OFFICE`, `IOOS_SENSORS`, `MARACOOS`, `NANOOS`, `NERACOOS`, `PacIOOS`, `SECOORA`
Internacional	`APDRC`, `BCODM`, `CORIOLIS`, `IFREMER`, `EMODNET_PHYSICS`, `MARINE_IRELAND`, `SEATUBE`, `VOICE_OF_THE_OCEAN`
Universidades e investigación	`OOI`, `OOI_GOLDCOPY`, `NWEM`, `SALISH_SEA_UBC`, `SPRAY`, `GCOOS_HIST`, `WOD`
Imágenes satelitales globales	`sentinel-1-grd`, `sentinel-2-l2a`, `hls2-l30`, `esa-worldcover`

Herramientas

AQUAVIEW expone cuatro herramientas MCP. Esquemas completos en docs/tools-reference.md.

Herramienta	Propósito
`list_collections`	Enumera las 68 fuentes con bbox, extensión temporal y palabras clave
`search_datasets`	Búsqueda de texto libre + espacial + temporal + CQL2 en el catálogo STAC unificado
`aggregate`	Conteos, mapas de calor geohash, desgloses por colección, histogramas de fecha y hora
`get_item`	Obtiene un único elemento STAC con todas sus propiedades y URL de descarga de activos

El catálogo se basa en la especificación STAC, por lo que los elementos, propiedades y activos siguen un esquema estable y bien documentado.

Ejemplos

Veintiún tutoriales en examples/, cada uno un escenario autónomo con el prompt, una transcripción real, el resultado y variaciones para probar.

Destacados:

02-sea-surface-temperature/ — SST cerca de una región usando CoastWatch + WOD + boyas
03-hurricane-tracking/ — trayectoria + intensidad desde AOML, GOES-R, NDBC, GDP
05-argo-float-profiles/ — perfiles de temperatura/salinidad de la red global Argo

Notebooks

Tres cuadernos Jupyter en notebooks/ que muestran AQUAVIEW MCP a través de los conectores de agentes nativos de cada proveedor principal de LLM:

01-claude-mcp-agent.ipynb — SDK de Python de Anthropic con el parámetro mcp_servers
02-chatgpt-mcp-agent.ipynb — OpenAI Agents SDK con herramienta MCP alojada
03-gemini-mcp-agent.ipynb — Google Gemini Agent SDK con herramienta MCP

Cada cuaderno plantea la misma pregunta de investigación (perfiles de flotadores Argo alrededor de Hawái) para que puedas comparar cómo razona cada agente sobre el mismo catálogo.

Cómo funciona

   ┌─────────────────────────┐         ┌──────────────────────────┐
   │  Claude / ChatGPT /     │         │   AQUAVIEW MCP Server    │
   │  Gemini / Cursor /      │ ──HTTP─▶│   mcp.aquaview.org/mcp   │
   │  any MCP client         │         │                          │
   └─────────────────────────┘         │  list_collections        │
                                       │  search_datasets         │
                                       │  aggregate               │
                                       │  get_item                │
                                       └────────────┬─────────────┘
                                                    │
                                                    ▼
                              ┌──────────────────────────────────────┐
                              │  Unified STAC catalog (700K+ items)  │
                              │  spanning 68 collections             │
                              └──────────────────────────────────────┘
                                                    │
                  ┌────────────┬────────────────────┼────────────────────┬─────────────┐
                  ▼            ▼                    ▼                    ▼             ▼
              NOAA ERDDAP  IOOS RAs           World Ocean DB        Argo / GADR    Sentinel /
              CoastWatch   NDBC / CO-OPS      Global Drifter        OOI / IFREMER  GOES-R /
              GOES-R       MARACOOS, ...      Program (GDP)         EMODnet, ONC   NEXRAD, ...

El servidor utiliza la API STAC internamente. search_datasets compila tu alcance en lenguaje natural en un filtro CQL2; aggregate ejecuta consultas de agrupación en el servidor para que el LLM nunca tenga que obtener elementos sin procesar solo para contarlos.

Hoja de ruta

Más tutoriales de ejemplo (objetivo: 30+)
Integraciones de referencia: LangChain, LlamaIndex, AutoGen, Mastra
Páginas de inicio rápido por fuente
Un tutorial de "crea tu propia aplicación oceánica con MCP"

Contribuciones

Los ejemplos, recetas de prompts y guías de integración son muy bienvenidos; consulta CONTRIBUTING.md. Los informes de errores y las solicitudes de cobertura de fuentes van en Issues.

Licencia

_{Palabras clave: servidor MCP, Model Context Protocol, datos oceánicos, datos atmosféricos, NOAA, NDBC, IOOS, World Ocean Database, Argo, GOES-R, NEXRAD, CoastWatch, ERDDAP, STAC, Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, Cursor, agentes de IA, herramientas LLM, oceanografía, datos climáticos, datos marinos, imágenes satelitales, Sentinel.}